指纹纹线点的识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种指纹纹线点的识别方法，包括：接收输入的指纹图像，对所述指纹图像进行方向场估计；遍历所述指纹图像中的像素点作为目标像素点，获取根据方向场估计得到的所述目标像素点的纹线方向以及与所述纹线方向垂直的法线方向；以所述目标像素点为中心点划定矩形区域，且所述矩形区域的长和宽的延展方向分别对应所述目标像素点的纹线方向和法线方向，所述矩形区域包含沿所述法线方向排列的多个像素点行；计算各个所述像素点行中像素点的灰度值之和，在包含所述目标像素点的像素点行对应的灰度值之和为最小值时，判定所述目标像素点为指纹纹线点。本发明专利技术还公开了一种指纹纹线点的识别装置。本发明专利技术中指纹纹线点的识别方法及装置可以提高识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种指纹纹线点的识别方法及装置。
技术介绍
指纹由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹识别的发展经历了数百年的历史，是身份鉴别最重要的一种技术。指纹，英文名称为fingerprint，是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线，两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的细节特征，却不可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、平滑笔直的，而是经常出现中断、分叉或转折。这些断点、分叉点和转折点就称为\特征点\。指纹识别，即指通过比较不同指纹的特征点来进行身份鉴别的一种技术。传统技术中，指纹识别中的特征点检测依赖于指纹纹线，也就是通过对指纹纹线进行分析得到特征点。而在根据采集的指纹图像得到指纹纹线的过程中，是经过将指纹图像二值化实现的，即将指纹纹线点使用黑色像素，而将指纹纹线两边的背景区域使用白色像素，从而利于指纹特征点的识别。传统技术中的常见的二值化方法通常有基于Gabor滤波，自适应局部二值化等方法。使用Gabor滤波的方法，需要准确计算局部方向以及纹线频率，这在某些低质量指纹图像的预处理中是比较难以做到的，因此往往撸棒性偏低，而影响最终的识别性能，从而造成指纹识别的准确率比较低。
技术实现思路
基于此，为解决上述提到的传统技术中基于Gabor滤波进行指纹图像的二值化的方法造成的二值化图像的撸棒性偏低，造成的指纹识别的准确率比较低的技术问题，特提供了一种指纹纹线点的识别方法。一种指纹纹线点的识别方法，包括：接收输入的指纹图像，对所述指纹图像进行方向场估计；遍历所述指纹图像中的像素点作为目标像素点，获取根据方向场估计得到的所述目标像素点的纹线方向以及与所述纹线方向垂直的法线方向；以所述目标像素点为中心点划定矩形区域，且所述矩形区域的长和宽的延展方向分别对应所述目标像素点的纹线方向和法线方向，所述矩形区域包含沿所述法线方向排列的多个像素点行；计算各个所述像素点行中像素点的灰度值之和，在包含所述目标像素点的像素点行对应的灰度值之和为最小值时，判定所述目标像素点为指纹纹线点。此外，为解决上述提到的传统技术中基于Gabor滤波进行指纹图像的二值化的方法造成的二值化图像的撸棒性偏低，造成的指纹识别的准确率比较低的技术问题，特提供了一种指纹纹线点的识别装置。一种指纹纹线点的识别装置，包括：指纹图像接收模块，用于接收输入的指纹图像，对所述指纹图像进行方向场估计；像素点方向获取模块，用于遍历所述指纹图像中的像素点作为目标像素点，获取根据方向场估计得到的所述目标像素点的纹线方向以及与所述纹线方向垂直的法线方向；参考像素点选取模块，用于以所述目标像素点为中心点划定矩形区域，且所述矩形区域的长和宽的延展方向分别对应所述目标像素点的纹线方向和法线方向，所述矩形区域包含沿所述法线方向排列的多个像素点行；指纹纹线点判定模块，用于计算各个所述像素点行中像素点的灰度值之和，在包含所述目标像素点的像素点行对应的灰度值之和为最小值时，判定所述目标像素点为指纹纹线点。实施本专利技术实施例，将具有如下有益效果：采用了上述指纹纹线点的识别方法及装置之后，在对指纹图像进行二值化时，遍历指纹图像中的像素点，以遍历到的像素点为中心点划定矩形区域，且所述矩形区域的长和宽的延展方向分别对应所述目标像素点的纹线方向和法线方向，所述矩形区域包含沿所述法线方向排列的多个像素点行，然后计算各个所述像素点行中像素点的灰度值之和，在包含所述目标像素点的像素点行对应的灰度值之和为最小值时，判定所述目标像素点为指纹纹线点。和传统技术中采用滤波或阈值过滤的方式相比，不仅参考了遍历到的像素点的灰度值，还参考了与遍历到的像素点相邻位置上的像素点的灰度值，从而有效地去除了误判的噪点，提高了识别地准确度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：图1为一个实施例中一种指纹纹线点的识别方法的流程图；图2为一个实施例中以目标像素点为中心划定矩形区域的示意图；图3为一个实施例中矩形区域中的像素点行中各像素点的灰度值的示意图；图4为一个实施例中接收的指纹图像的示意图；图5为一个实施例中二值化后的指纹纹线图像示意图；图6为一个实施例中纹线距离定义的示意图；图7为一个实施例中计算加权和作为像素点行中像素点的灰度值之和的过程的流程图；图8为一个实施例中指纹纹线点的识别装置的示意图；图9为一个实施例中运行前述指纹纹线点的识别方法的计算机设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为解决上述提到的传统技术中基于Gabor滤波进行指纹图像的二值化的方法造成的二值化图像的撸棒性偏低，造成的指纹识别的准确率比较低的技术问题，在一个实施例中，提供了一种指纹纹线点的识别方法，该方法可依赖于计算机实现，可运行于基于冯诺依曼体系的计算机系统上。该计算机程序可以是指纹识别程序。该计算机系统可以是安装有指纹传感器的智能手机、平板电脑、掌上电脑，笔记本电脑或个人电脑等终端设备。具体的，如图1所示，该方法包括：步骤S102：接收输入的指纹图像，对所述指纹图像进行方向场估计。步骤S104：遍历所述指纹图像中的像素点作为目标像素点，获取根据方向场估计得到的所述目标像素点的纹线方向以及与所述纹线方向垂直的法线方向。在本实施例中，可通过摄像头采集指纹图像。用户将手指按压在指纹传感器的玻璃板上，位于玻璃板下方的图像采集装置即可得到该手指的指纹图像。在另一个实施例中，也可接收其他设备已经拍摄完成的指纹图像，对已经得到的指纹图像进行指纹识别。优选的，在采集了指纹图像之后，还可先对指纹图像进行光照归一化。光照归一化的目的是去除在采集指纹图像时，光照对指纹图像的影响。也就是说，在采集指纹图像时，由于光源位置或光照强度的不同，会造成采集的指纹图像中某些区域较亮而另一些区域较暗，或者整体上偏亮或者偏暗。经过光照归一化之后则可将偏亮或偏暗的区域修正，从而去除光照对采集的指纹图像的影响。在本实施例中，可采用基于特征子空间的方法或者基于直方图均衡的修正方法实现光照归一化。对指纹图像的方向场估计即为获取指纹图像中经过每一个像素点的纹线(又叫脊线)的方向信息。在本实施例中，可基于像素点灰度值的梯度分布计算每个点的方向信息。例如，若像素点左侧和右侧相邻的像素点的灰度值与像素点的灰度值的差值较小，而像素点上侧和下侧的像素点的灰度值与像素点的灰度值的差值较大，则纹线方向即为像素点的左侧到右侧的水平方向，与纹线方向垂直的法线方向即为像素点的上侧到下侧的垂直方向。步骤S106：以所述目标像素点为中心点划定矩形区域，且所述矩形区域的长和宽的延展方向分别对应所述目标像素点的纹线方向和法线方向，所述矩形区域包含沿本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种指纹纹线点的识别方法，其特征在于，包括：接收输入的指纹图像，对所述指纹图像进行方向场估计；遍历所述指纹图像中的像素点作为目标像素点，获取根据方向场估计得到的所述目标像素点的纹线方向以及与所述纹线方向垂直的法线方向；以所述目标像素点为中心点划定矩形区域，且所述矩形区域的长和宽的延展方向分别对应所述目标像素点的纹线方向和法线方向，所述矩形区域包含沿所述法线方向排列的多个像素点行；计算各个所述像素点行中像素点的灰度值之和，在包含所述目标像素点的像素点行对应的灰度值之和为最小值时，判定所述目标像素点为指纹纹线点。

【技术特征摘要】
1.一种指纹纹线点的识别方法，其特征在于，包括：接收输入的指纹图像，对所述指纹图像进行方向场估计；遍历所述指纹图像中的像素点作为目标像素点，获取根据方向场估计得到的所述目标像素点的纹线方向以及与所述纹线方向垂直的法线方向；以所述目标像素点为中心点划定矩形区域，且所述矩形区域的长和宽的延展方向分别对应所述目标像素点的纹线方向和法线方向，所述矩形区域包含沿所述法线方向排列的多个像素点行；计算各个所述像素点行中像素点的灰度值之和，在包含所述目标像素点的像素点行对应的灰度值之和为最小值时，判定所述目标像素点为指纹纹线点。2.根据权利要求1所述的指纹纹线点的识别方法，其特征在于，所述以所述目标像素点为中心点划定矩形区域的步骤还包括：计算所述指纹图像的平均纹线距离，根据所述平均纹线距离设置所述像素点行的第一数量。3.根据权利要求2所述的指纹纹线点的识别方法，其特征在于，所述根据所述纹线间隔长度设置所述像素点行的个数的步骤之后还包括：根据所述像素点行的个数设置各个所述像素点行中包含的像素点的第二数量；所述第二数量的取值为所述第一数量的1/3到2/3。4.根据权利要求1所述的指纹纹线点的识别方法，其特征在于，所述计算各个所述像素点行中像素点的灰度值之和的步骤为：遍历各个像素点行，获取遍历到的像素点行作为目标像素点行；获取遍历到的像素点行作为目标像素点行中各个像素点的灰度值以及对应的权重系数；将遍历到的像素点行中各个像素点的灰度值乘以相应的权重系数后相加得到加权和。5.根据权利要求4所述的指纹纹线点的识别方法，其特征在于，所述目标像素点行中各个像素点的权重系数随着与所述目标像素点行中的中心像素点的距离递减。6.根据权利要求1至5任一项所述的指纹纹线点的识别方法，其特征在于，所述遍历所述指纹图像中的像素点作为目标像素点的步骤之后还包括：获取所述目标像素点的灰度值，判断所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王红法，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44